[논문]정보검색에서 사용자 검색 패턴을 이용한 질의 확장

천우관; 김영도; 정인정

문제 정의

또는 유사 시소러스(SimHarity Thesaurus)[ll], LSKLatent Semantic Indexing)의 SVDfSingular Value Decomposition)[3]를 이용하여 질의 확장에 유용한 용어를 선택한다. 본 논문에서는 사용자가 검색하였던 용어들의 순서적 흐름을 파악하여 사용자 검색 패턴 마이닝을 통한 검색 패턴을 추출하고 이를 질의확장의 추가 용어로서 사용하는 방법을 제시해 본다.
본 논문에서는 질의 확장에 첨가할 용어를 선택하기 위해 사용자 검색 페턴을 추출하여 연관 규칙을 생성하고 이 연관 규칙을 이용하여 질의 확장하는 방법을 제시해 본다.

제안 방법

실험을 한다. 먼저 사용자 검색 패턴 정보를 수집 및 패턴 탐사 할 수 있는 검색시스템을 구축한 후 실험 및 결과 분석한다. 검색 시스템은 Intel 계열의 Pentiumffl 700MHz PC에서 Microsoft사의 DS 4.
본 논문에서는 사용자 중심의 정보로써 사용자가 검색한 질의어들을 시간 순서에 따라 정의한 사용자 검색 패턴(User Search P간忸e)을 마이닝 하는 알고리즘을 제안하고 마이닝된 정보를 이용하여 질의 확장 및 검색하는 모델을 제시하였다.
본 논문에서는 사용자가 입력한 검색 용어들을 시간 순으로 데이터베이스에 저장하여 시간순서에 따른 용어들의 검색 순서패턴을 이용[8]한다. 사용자가 찾기를 원하는 용어A로 검색한 후 그 다음 다른 용어 B로 검색을 수행한다는 트랜잭션이 여러 번 존재할 경우 이 검색시스템을 사용하는 사용자들의 일반적인 검색 패턴으로 추출할 수가 있다.
본 장에서는 사용자가 검색에 사용한 질의어들로부터 데이터 마이닝 (2)기법중의 하나인 연관 규칙 탐사〔1, 12]를 이용하여 질의어들의 검색패턴을 추출하는 방법을 제안한다.
본 장에서는 연관 규칙 탐사를 통해 얻은 사용자 검색 패턴 정보를 이용하여 질의 확장하는 방법에 대해 기술한다.
실험은 기존의 키워드 매칭 방법으로 구현돤 정보통신 기술기준 정보시스템과 사용자 검색 패턴 정보를 이용한 검색 시스템을 통해 검색된 문서들의 수를 비교한다. 먼저 사용자 검색 패턴 정보를 이용한 검색 시스템에서는 연속 패턴 데이터베이스가 구축이 되어야하므로 오프라인상에서 수행되는 사용자 검색 패턴 마이닝을 먼저 수행을 해야 한다.
찾아내는 알고리즘이다. 위의 알고리즘에서 후보 질의 집합을 생성한 다음 질의어순서 데이터베이스로부터 사용자마다 분류해 놓은 질의어순서를 읽어서 각각의 후보 칠의집합의 발생 빈도수를 계산한다. 계산이 끝나면 빈도수가 S响보다 큰 후보 질의집합들을 빈발 잘의집합에 추가시키고 S的보다 작은 후보 질의집합들은 제거를 한다.
이 시스템은 입력된 질의어와 완전히 일치하는 색인어가 존재하지 않을 경우 질의어를 전향추론 방법에 의하여 동의어나 상위 개념어 혹은 하위 개념어로 확장하여 색인어와 일치여부를 고려하여 문서를 검색한다. 그러나 색인어간의 관계를 고려하지 않고, 질의어를 단순히 동의어나 상위 개념어 혹은 하위 개념어로 확장하므로 전혀 상관이 없는 문서가 검색되어 재현율(Recall)의 저하를 가져올 수 있는 단점을 가지고 있다.
기본적인 두 단계 중 단계1이 전체 성능을 좌우하게 된다. 이러한 연관 규칙탐사의 두 과정을 기본으로 본 논문에서는 사용자의 입력 질의어들을 개개인에 따라 순서적으로 기록한다. 첫 번째 단계에서 이 정보를 이용하여 빈발 항목집합을 추출하게 된다.
질의 확장 방법으로는 불리언 검색에서 가장 기본적으로 사용되고 있는 AND 명령을 사용함으로써 수행이 된다. 즉 사용자가 입력한 질의어와 이 질의어에 의해 찾아질 수 있는 연속 패턴을 연속 패턴 데이터베이스에서 찾아내어 이 단어 다음에 올 수 있는 단어를 선택하여 AND 명령으로 처리하여 검색을 수행한다. 그러면 AND 명령으로 새롭게 재구성된 질의어는 실제로 검색할 문서가 있는 데이터베이스에서 사용자가 입력한 질의어와 연속 패턴으로 찾아진 용어가 모두 포함된 문서를 검색하여 사용자에게 제공하게 돤다.
즉, 추출된 빈발 질의집합 L에서 최소 산뢰도 G协을 만족하는 모든 집합들을 사용자 검색 패턴 규칙으로 생성하여 질의 확장에 사용할 연속 패턴 데이터베이스로 구축을 하게 된다. 다음은 사용자 검색 패턴 규칙을 추출하는 알고리즘이다.
만약 복합명사이면 단순명사로 분리한 후 패턴들을 찾아낸다. 질의어 분석 후 연속 패턴 데이터베이스로부터 찾아낸 검색 패턴들 중 가장 신뢰도가 높은 패턴을 선택하고 이 정보를 이용하여 질의 확장을 수행한다. 오프라인 상에서 검색 시스템은 온라인 상에서 발생한 모든 겁색 트랜잭션들을 사용자에 따라 질의어순서 데이터베이스로 변환하게 된다.

대상 데이터

본 논문에서 제안한 사용자 검색 패턴 마이닝 알고리즘을 이용하여 검색 시스템을 구현하고 실험은 한국전자통신연구원에 구축된 정보통신기술 기준 정보시스템에서 사용되고 있는 데이터베이스를 이용하여 구현맟 실험을 한다. 먼저 사용자 검색 패턴 정보를 수집 및 패턴 탐사 할 수 있는 검색시스템을 구축한 후 실험 및 결과 분석한다.

성능/효과

그러나 동시 출현 빈도가 높은 단어들은 문서 사이의 분별력이 낮은 경향이 있기 때문에 상대적으로 검색효율이 떨어지게 된다. 따라서 질의 확장에 추가되는 용어들은 빈도수가 적은 단어들이 빈도수가 높은 단어들보다 상대적으로 좋은 결과를 나타낸다. 자동적인 질의 확장(Automatic Query Expansion)[3] 방법은 사용자의 관련성 정보(Relevance Feedback)를 이용하허 질의 확장을 실행한다.
존재한다. 먼저 키워드매칭 방법에서는 1차와 2차를 합쳐 369개의 문서가 검색되었고 USP를 이용한 검색 방법은 301개의 문서를 검색되었다. 두 방법의 문서수 차이를 보면 68개의 문서수 차이를 보이고 이는 키워드매칭에 비해 한번의 검색만으로 68개의 중복되는 문서들 올 줄이면서 1차와 2차 질의어를 모두 만족하는 문서들을 검색한 결과로 볼 수 있다. 위 전반적인 결과에서처럼 검색시스템을 사용한 사용자들의 검색 패턴을 이용하였을 때 입력 키워드에 대해 USP가 존재한다면 질의 확장을 통해 검색 횟수를 줄일 수 있고 횟수를 줄이면서 중복되는 문서 또한 줄일 수 있다는 것을 알 수 있다.

후속연구

위한 연구가 이루어져야 할 것이다. 또한, 마이닝된 사용자 검색 패턴은 한가지가 아닌 다수의 패턴을 만들어 낼 수 있으므로 이를 이용하기 위해 대화형 질의 확장(Interactive Query Expansion)이 가능한 QBE(Query By Example) 인터페이스를 설계해야 할 것이다. 추가적으로, 사용자가 입력한 질의어들이 트랜잭션 데이터베이스에 저장이 되어 있다가 실제 연속 패턴 데이터베이스로 구축하기 위해서는 온라인이 아닌 오프라인에서 수행이 되어야 한다.
향후 과제로써 사용자 검색 패턴을 탐사하는 알고리즘에서 시공간적 축소를 위한 연구가 이루어져야 할 것이다. 또한, 마이닝된 사용자 검색 패턴은 한가지가 아닌 다수의 패턴을 만들어 낼 수 있으므로 이를 이용하기 위해 대화형 질의 확장(Interactive Query Expansion)이 가능한 QBE(Query By Example) 인터페이스를 설계해야 할 것이다.

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